2424‑0397

第 66 巻 第 3 号
2016 年 12 月

大阪大学経済学会
大阪大学大学院経済学研究科

会 長
評議員

堂 目 卓 生（ABC 順）阿 部 顕 三鴋 澤
福 重 元 嗣福 田
石 黒 真 吾祝 迫
小 林 敏 男松 村
西 原理（編集） 西 村
恩 地 一 樹小 野
佐 井 り さ
佐々木
高 橋
慎
竹 内
浦 井
憲
臼 井
許
衛 東
山 本
安 田 洋 祐歩堂
一二郎（会計） 勝
宏
村
浩
大
生
大
勝
関
惠 行
谷
正 樹
渡
千 映
山

祐
達
真
幸
哲

目
神
又
宮
西
屋
口
﨑
辺
本

卓 生
深 尾 葉 子
孝 一（庶務） 廣 田
誠
壮太郎（会計） 葛 城 政 明
克 彦
中 川 功 一
匡 光
太 田
亘
幸 輔
Pierre-Yves Donzé（編集）
倫 紀
椎 葉
淳
久 志
友 部 謙 一泰 明
Wirawan Dony Dahana
和 博（編集） 山 本 達 司

大阪大学経済学
目

第66巻

第3号

次

論文
人口移動要因としての地域アメニティ近接性……………………………… 當

麻

雅

章

1

拓

朗

24

株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析………………………………………………………………………………… 數見大Vol.66 No.3

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人口移動要因としての地域アメニティ近接性＊
當

麻

雅

概

要

章†

本研究は，都道府県データを用いて，アメニティが人口移動に及ぼす影響を分析した。特に，地域間のアメニティ近接性が移住費用の低下となるかどうか検討した。移住による生活環境の変化が
非金銭的な移住費用となって，居住地選択に影響する可能性がある。都道府県レベルの移住データを用いて推定した結果，アメニティは二つの性質を持つことを明らかにした。一つ目は，先行研究と同様に，その豊富さがその地域での効用を上昇させる垂直的異質性である。もう一つの性質は，地域間近接性，すなわち，移動先と移動元とでアメニティの特徴が似ているほど移住費用を低下させるという性質である。従って，アメニティの効果を分析する際に，各地域のアメニティの垂直的異質性に加えて，地域間のアメニティ近接性についても評価する必要がある。
JEL Classification：R12，R23
キーワード：アメニティ近接性，人口移動，集計ロジットモデル

1

はじめに

ついて分析することである。地域間人口移動
パターンは，各地域の効用と地域間移住費用

本研究の目的は，非金銭的要因，特にアメニによって決定される。各地の効用は，その地

ティが地域間人口移動パターンに及ぼす影響に域の経済的豊かさや，居住環境など非金銭的要因によって決定される（Rodoriguez-Pose and＊

本研究に関して丁寧かつ熱心なご指導を賜りました
東京大学佐藤泰裕准教授に心より感謝致します。また，有用かつ的確なコメント頂きました大阪大学
佐々木勝教授，谷崎久志教授に深謝致します。並びに，東京大学 The Urban Economics Workshop において貴重なコメントを頂きました金本良嗣教授，田渕隆
俊教授，高橋孝明教授，太田充准教授，また日本経済学会 2014 春季大会において丁寧な助言を頂きました諸先生方，岡本亮介准教授，玉井寿樹准教授に感謝の意を表します。応用地域学会第 28 回大会において，討論者を務め有益な助言を頂きました経済産業研究所研究員近藤恵介氏に深く感謝いたします。そして，多くのご指摘を下さいました山本和博研究室の皆様に感謝いたします。なお，本研究について有りうべき誤りは，筆者の責に帰せられる。
†
大阪大学大学院経済学研究科 経済学専攻 博士後期課程 連絡先；nge 017 tm@student.econ.osaka-u.ac.jp

Ketterer（2012））。一方，移住費用には，金銭的費用に加えて，生活環境の変化などの非金銭的費用が含まれる（Sjaastad（1962））。本研究では，特に，生活環境の地域間近接性が地域間
移住費用の低下となり，その結果，人口移動パ
ターンに影響するかどうか検証する。
地域間人口移動は，各地域に居住することで得られる満足度（効用）と，現在の居住地から他の地域への移住費用によって決定され，主な機会は，就職や転職といった経済的要因や進学や結婚といったライフサイクル的要因である（黒田ほか（2008））。特に，就業機会は人口

（1）

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流入に及ぼす影響力が大きい（Greenwood and

けることができる（Sjaastad（1962））。Sjaastad

Hunt（1989））。日本の高度経済成長期では，大（1962）によれば，非金銭的費用には，周囲の都市への流入が大きく，これは就職や進学が主

環境変化，例えば，家族や友人，慣れた生活環な理由とされている（平成 17 年度版労働経済

境から離れることが含まれる。この慣れた環境の分析（厚生労働省））。

には，都市的生活スタイルや気候といった生活

しかし，一人当たり所得の増加は，アメニ

環境要因，すなわち，アメニティも含まれるでテ ィ に 対 す る 需 要 を 増 加 さ せ る（Graves andあろう。つまり，現在の生活環境から離れた地

Linneman（1979））ので，先進国では，経済社

域への移住には，費用がかかる。従って，移住

会要因に加えて，アメニティ（居住環境）が生

費用は，移住先ごとに異なり，そのことが移住

活満足度（効用）に影響し，その結果，人口移パターンを決定する要因となりうる。

動パターンに影響を及ぼす。実際，人口移動のそこで，本研究では，日本の都道府県間人口先行研究では，人口流入を促す要因の一つとし移動のデータを用いて，アメニティの地域間近てアメニティに注目が集まり，その効果を分析

接性が人々の移住先の決定に影響を及ぼすかどしている。まず，アメリカ国内の人口移動分うかを検証する。他の都道府県へ移住する場

析では，特に高度な能力を持つ労働者を引き合，金銭的費用だけでなく，生活環境の変化と付ける要因としてアメニティが注目され，温いった非金銭的費用についても負担する。本研

暖な気候，豊かな自然環境，芸術をはじめと究ではアメニティの変化を非金銭的移住費用とする文化的活動の活発さなどが能力の高い労考え，3 つの要因を分析する。1 つ目は都市化

働者を惹き付けることが示されてきた（Gravesの程度であり，都市部の住民にとって同じよう（1979），フロリダ（2014））。次に，EU 内の人な都市部への移住の方が費用が小さいと想定す

口移動パターンについても，アメニティの効果

る。2 つ目は同程度の気温をもつ地域への移住が検証され，効果を持つか否か盛んに議論がな

費用は小さいため，移住が増加する。つまり，された。近年の EU 内における地域間人口移動

本研究では，例えば，温暖な地域の住民にとっ移動では，賃金，失業率といった経済的要因ては温暖な地域への移住の方が環境変化が小さに加えて，平均気温や降水量，また自然の豊

いため，移住費用は小さい，また，比較的寒冷

かさなど，アメニティが人々を惹き付ける一な地域の住民にとっては寒冷な地域へ移住する因であることが示されている（Rodoriguez-Pose

方が移住費用は小さいと予想する。最後は降水and Ketterer（2012））。さらに，日本では，人口日数を用いて，気温と同様に，降水日数が似

移動におけるアメニティの分析は少ないが，伊通った地域ほど移住費用が小さいと想定する。

藤（2003）では重力モデルを用いて気候アメニ

本研究では，アメニティには二つの性質があ

ティが人口移動に与える効果を分析している。

ることを発見した。まず，アメニティは垂直的

その結果，気温の低い地域ほど転出が多くなっ異質性を持つものがある。本研究では，都市化ており，日本においてもアメニティが人口移動の低い（自然が豊か）な地域ほど，移住者を惹に影響していることが示された。

きつける結果となった。一方，その近接性が人

各地域の効用が移住パターンに影響する一

口移動に影響するアメニティもある。推定結果

方，地域間移住費用もまた，人口移動パターン

から，降水日数は，垂直的異質性ではなく，そに影響を及ぼし，さらに，この移住費用は，移の地域間近接性の低下が移住確率を低下させ住先によって異なる。人口移動には，通常費用た。このため，アメニティの効果を議論する際が伴い，それは金銭的費用と非金銭的費用に分は，垂直的異質性に加えて，その近接性についDecember 2016

人口移動要因としての地域アメニティ近接性ても検証すべきである。

－3－

選択確率をグループ（移住前地域）ごとの集計

本研究の貢献は，アメニティが人口移動にデータから得ることができるため，OLS を利与える影響を，移住費用の側面から分析した用できる。また，地域間移動者だけでなく，域ことである。非金銭的費用の効果は，家族や内移動者，すなわち，地域間を移動しなかっ友 人 と 離 れ る こ と に よ る（Sjaastad（1962），

た人々の情報も分析に使用することができる

Schwart（1973））。また，社会的ネットワーク（Schultz（1982））。

がその地域への移住費用を低下させるとすると，経済的格差がないとしても移住が発生する（Carrington, Enrica, and Vishwanath（1996））。こ2.1

移住行動とアメニティ近接性

本研究におけるフレームワークは以下のとおのように，ネットワークに関する費用が及ぼすりである。まず，人々は確率 で移住するため影響は分析されているものの，これ以外の環境の機会が与えられる。そして，移住の機会が要因がもたらす効果は，我々が知る限り，分析巡ってきた人は，現在の居住地で得られる効用

されていない。

と各移住先で得られる効用を比較し，最も高い

本論文の構成は以下の通りである。第 2 章では，移住行動のコンセプトを示し，アメニティ

効用を得る地域へ移住する（域内移動も含めて）。すなわち，

近接性と移動者数より算出される従属変数を定（1）

義，加えて，計量経済モデルを構築する。続く
第 3 章では，分析に使用するデータセットを紹

ここで，介し，また，近年の移住パターンとアメニティ

たときの効用を表し，これは移住費用も考慮しの関係を見る。第 4 章では，アメニティの効果ている。また，を推定した。ここでは，アメニティの近接性だ

ム効用を仮定する。

は 期に地域 から地域 へ移住しは，次式のようなランダ（2）

けでなく，垂直的異質性についてもその効果を推定し，さらに近接性については，異時点間の

ただし，比較のために，1975 年から 1985 年間の推定を

ただし，

を確定項，

を確率項とし，そ行った。加えて，移住者の属性別にアメニティの確率分布をタイプ 1 の極値分布と仮定する。

近接性の効果を推定した。第 5 章では，推定結

また，を 期における地域 の効用を表す関果を比較し，各アメニティの性質を検討した。

数，を 期における地域 間の移住費用をそして，最後の章では，本研究の結論，政策的表す関数として，線形関数を仮定する（ただ含意，そして今後の課題を述べ，本論文の結び

し，

とする。

ぞれ地域 における固定効果と経済社会的変数とする）。さらに，とはそれを表す。一方，地域間の関係性を表す特徴のう2

集計ロジットモデル

ち，時間に依存しない特徴をて変化する特徴を，時間を通じで表し，このが地

本章では，移住行動のコンセプトを述べ，ア域アメニティの近接性を表す。本研究では，こメニティの近接性と “ 移住率 ”（従属変数）をの近接性をアメニティの差の絶対値，すなわ定義する。本研究で使用する集計ロジットモデ

ち，

ルとは，マイクロデータを用いた非集計ロジッ

題点は第 5 章で議論する）。従って，

トモデルと同様な定式化に基づいたモデルであ加は，地域 間の近接性の低下を意味する。各る。しかし，非集計ロジットモデルとの違い，

要因の係数ベクトルは ， ， で表す。

と定義する（この定式化の問
の増

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地域効用の確率分布における仮定から，地域
から地域 への移住確率は，

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2.3

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識別および推定式

本節では推定に用いる計量経済モデルを構築（3）と書ける。ここで，学

し，加えて，アメニティの垂直的異質性を推定するときに用いるモデルを述べる。

と，地域 から地域 へ

識別にあたり特に問題となるのは，人口移動

移住する確率，すなわち移住の機会が巡ってきと経済社会状況が同時に決定されることであとの比を取る（Treyz et al.（1993）, Ozgen, Nijkamp, and Poot

た時，域内移動を選択する確率
ると，次のように変形できる。

（2011））。つまり，居住地は移住先の経済社会的状況に基づいて決定される一方，人々の移動によって地域の居住者が変わることで地域特性

さらに両辺の対数を取ると，が変化する。そのため，人口移動データを含めた空間的分析の場合，推定に当たって内生性の問題が生じる。従って，被説明変数と同時点の
（4）

を得る。

説明変数は推定式に含めるべきではない。この問題を回避するために，すべての説明変数について一期ラグを取る。

2.2

データとの対応と移住率

次に，移住確率と移住者のデータと対応さ

従って，アメニティの水平的効果を推定する
モデルは，次のように書き表せる。

せるため，選択確率と移住者数との関係を導く。ここで域内では同質な人々を仮定すると，
地域 の住人（5）のうち地域 へ移住する人数

は，

ここで，

は年ダミー，

は誤差項を表す。本研究において着目するのは，アメニティで与えられると仮定する。簡単化のため，移住の地域間類似性を表す

機会が与えられる確率 は全地域で共通とし，る。

移住者数は人口に比例すると仮定する。
この式を書き換えると，地域 から地域 への移住確率は，の効果， であ一方，アメニティの垂直的異質性効果を推定するために，これを定義する必要がある。本研
究では，アメニティの垂直的異質性を，居住地と比較した変数（）と定義する。

従って，垂直的異質性の効果（ ）を推定するで与えられる。これを式（3）に代入すると，

式は，

（6）

を得る。従って，式（4）は，移住者数を使って，となる。

アメニティの垂直的異質性の効果について，と書き直せる。以下では，この左辺を “ 移住

その解釈は，例えば，移住先の気温の高さが率 ” と呼ぶ。

移住率を増加させるかどうかである（他の条件を所与として，気温の高さが人々を惹きつける

人口移動要因としての地域アメニティ近接性

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か）。一方，本研究で用いるアメニティの近接性（）は，現在の居住地と比較－5－の移動者数と地域 の域内移動者数の比を対数化したものと定義する。

したアメニティの違いが人口移動に及ぼす影響

人口移動パターンを決定する要因は，社会経として解釈される。つまり，近接性に関する係

済的要因とその他の要因に分けることができ数（ ）が負であれば，例えば，大きな気温のる。社会経済的要因は，先行研究によって数多違いに直面すると，その地域間では近接性が低く分析されおり，特に，経済的要因は地域のいため，移住確率が低下することを意味する。

効用を決定する重要な要因であることが様々な研究で示されている（例えば，Partridge and3

データ

Rickman（2003））。本研究ではアメニティに注目するが，先行研究に従い，重要と考えられる

本研究では，三つの都道府県レベルデータ

経済社会的要因を含めて推定する。また，地域

セ ッ ト を 構 築 し た。 一 つ 目 は，1997 年 か ら間の関係性を表す地域間距離や社会的ネット

2006 年までのデータである。このデータセッ

ワークも含める。

トを用いて，アメニティの近接性効果と垂直的異質性効果を推定する。また，近接性の効果に

なお，以下で述べる各変数の定義，予想符号条件，データソースを表 1 にまとめる。

関して，異時点間の比較をするために，1975
年から 1985 年の期間についても推定した。さ

3.1

移住率

らに，移住者の属性別にアメニティの近接性効

被説明変数は，移動元地域 i から移動先地域 j

果を推定するために，2000 年の国勢調査を使への移住者数と移動元地域 i 内における移動者

用して移住率を算出した。

数に基づいて求められる。地域間の移住者数と各データセットでは，47 都道府県すべての域内移動者数の比を取り，それを対数化したも移動者データを用いて，移動前地域と移動先地のを被説明変数とし，第二章で述べたように，

域の組み合わせ（47×46 = 2162）それぞれを一これを移住率と呼ぶ。地域間移動者数と域内移つの標本としてデータセットを作成した。推定

動者数のデータソースは住民基本台帳人口移動に際して，識別のため，移住率と説明変数の間報告である。ただし，移住者の属性別分析のたに 1 期ラグをとった。また，1997 年から 2006

めに，2000 年の国勢調査を用いて，属性別の年のデータセットでは，移住者数が 0 人のサン

移住率を算出する。

プルがあり被説明変数を定義できないためにサンプルから取り除いた。結果としてこのデータ

3.2

経済社会的要因

セットでは，サンプルサイズは 19457（= 2162

まず，経済状況は移住先の決定に大きな影響

×9­1） と な っ た。 ま た，1975 年 か ら 1985

を及ぼすと考えらえる。そこで地域の経済状況

年におけるデータセットのサンプルサイズはとして，一人当たり県民所得を用いる。一人当21620 であり，2000 年のデータセットでは，ク

たり県民所得は県民経済計算より取得し，生産

ロスセクションデータであるため，そのサンプ要素を提供した県内の居住者に帰属する所得とルサイズは 2162 である。

して定義される。所得は地域の効用水準に大き被説明変数である移住率は，第 3 章で述べたように，地域間移動者と地域内移動者を使ってな影響を与えると考えられるため，予想される
符号条件は正である。

求められる。すなわち，本研究では，地域 間移住に際して，就業機会も重要な決定要因での移住率を，移動前地域 から移動先地域 へある。たとえ豊かな地域に移住しても就業でき

大

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表1

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データ，予想符号，定義，データソース
変数名

予想符号

定義

データソース

従属変数
移住率

地域 i から地域 j への地域間移住者数 「住民基本台帳人口移動報告」（総務と地域 i における域内移動者数の比 省）および国勢調査（総務省）
を対数化 ;

説明変数
一人当たり県民所得＋

県内純生産と県外純所得の和を都道 「県民経済計算」（内閣府）
府県人口で除したもの

有効求人倍率＋

有効求人数（年度計）を有効求職数 「職業安定業務統計」（厚生労働省）（年度計）で除したもの

事業所数

＋

民営，国及び地方公共団体の事業所 「事業所・企業統計調査」（総務省）
数

第三次産業就業者比率＋

第三次産業就業者 / 労働人口

大卒者人口比率＋国勢調査における大卒者数を都道府 「国勢調査」（総務省）
県人口で除したもの

大学数＋

都道府県内に所在する大学本部の数 「学校基本調査」（文部科学省）

若年者人口比率？

15 歳から 24 歳人口を都道府県人口 「人口推計」（総務省）
で除したもの

地域間距離
累積移住者数

都道府県庁所在地間距離＋「国勢調査」（総務省）

国土地理院

1954 年から 1973 年までの移住者数 「住民基本台帳人口移動報告」
の総和
（総務省）

アメニティ
都市化

都道府県総面積に占める国立公園，「自然公園の面積」（環境省）（近接性） 国定公園，および都道府県立自然公
園の割合

年間平均気温1 日 24 回の観測値から算術平均に 「気象統計」（気象庁）（近接性） より日平均気温を求め，日の値から同様にして月平均気温を求めた後，12 か月分の月平均気温を算術平均した値

年間降水日数日降水量が 1 ミリメートル以上で 「気象統計」（気象庁）（近接性） あった日の年間の日数

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人口移動要因としての地域アメニティ近接性－7－なければ，その地域に居住することのメリット

第三次産業従業者比率は労働人口のうち第三次は小さいであろう。そこで，本研究では，これ産業に従事する労働者の割合として定義し，国を有効求人倍率と事業所数によって捉える。ま勢調査をデータソースとして算出した。国勢調ず，有効求人倍率は，有効求人数を有効求職数査が実施されていない期間においては，調査さで除したものとして定義され，「職業安定業務

れた時点間の幾何平均によりこれを求めた。

統計」（厚生労働省）によって計算された指標

大卒者が多いほど，将来にわたって，地域経を使用した。有効求人倍率の符号条件は，移住済の高いパフォーマンスを期待できる。能力の者は職を得る機会に恵まれている地域へ流入が高い労働者が増加すると他の労働者に正の外部起こる（Partridge and Rickman（2003））と考え性が生じ，その結果，生産性が高まることが期られるので，正である。

待できる。このような外部性が移住者の意思決

次に，事業所数が多いほど，就業の機会も定に影響する可能性を考慮し，本研究では，高多いと想定する。日本では，生涯を通じた平度なスキルを持つ労働者を大卒者によって表

均的移住回数が少ない（Nakajima and Tabuchi

す。大卒者人口比率は，都道府県人口に占める（2011））。これは主な移住機会のひとつは転職

大卒者人口の割合として定義される。ただし，や就職など労働に関わるためと考えられる。

大卒者人口は国勢調査の大調査において調べら従って，事業所が多く就業機会が多いと予想されるため，10 年の一度しかデータを取得できれる地域への移住が多い可能性が考えられる。

ない。そこで，国勢調査が実施されていない年

本研究では，事業所数を政府・民間の区別をせ度については，調査された期間の幾何平均にず，両方を足し合わせた総数で定義し，事業よって計算された大卒者人口と，各年の都道府所・企業統計をデータソースとする。予想され県人口によって大卒者比率を求める。

る符号条件は正である。

人口移動パターンは経済的要因だけでなく，移住パターンは産業構造によって影響を受けそれぞれの地域の社会構造によっても決定される可能性がある。それは，産業により移住の容る（Rodrizuez-Pose and Tselios（2010））。 ま ず，

易さが異なる可能性が考えられるためである。

大学進学は移動の理由の一つと考えられる（黒農林水産業は生産の性質上，特定の場所におい田ほか（2008））。データの制約上，移住者個人てのみ生産活動が可能であることから，地域間の特性を考慮することはできないが，大学数が移動は少ないと考えられる。また，工業の場合，多い地域ほど他地域からの進学者による移住が生産地である工場は，一度立地すれば移転が少増加すると予想される。従って，予想される符

ないと予測される。一方，第三次産業の場合，

号条件は正である。ただし，「学校基本調査」

生産資源は人とともに移動すると考えられるた（文部科学省）では大学数はその都道府県に立め，相対的に移住は容易と考えられる。以上の地する大学本部の数として定義される点に，注ように，従事する産業によって移住行動が変わ意が必要である。このため，都道府県に分かれることが考えられ，比較的移住の費用が低い，て複数のキャンパスをもつ大学については，大第三次産業従事者が多く移住しているであろ学本部を抱えていないキャンパスの影響を考慮う。転勤，就職が移住の主な理由であるとするできない。

と，第三次産業に従事している労働者の多い地

次に，地域住民の人口構成が人口移動に及ぼ域に人々は移住していると考えられるため，予す影響を考慮する。若年者は環境の変化に対応想される符号条件は正である。産業構造を表すする能力が高いなど，移住を容易に行うことが変数として，第三次産業従業者比率を用いる。

可能と考えられる。そのために，15 〜 24 歳を

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若年者とし，若年者人口を都道府県人口で除しる可能性がある。これまで，社会経済的要因はたものを若年者人口比として定義し，推定に含多くの分析で考慮されてきたが，近年は地域める。ただし，若年者が多い地域へ移住するかの特性を表すアメニティに注目が集まってい定かでないため，予想される符号条件は不明でる。例えば，気候や公園といった，地域に特有ある。また，年齢別人口の調査は毎年ではないのアメニティ垂直性が近年の人口移動パターン

ので，「人口推計」（総務省）の年齢別人口を代の決定要因の一つとなっていることを示した

理として用いる。

（フロリダ（2014），Rodoriguez-Pose and Ketterer（2012））。そこで，本研究では，地域のアメニ

3.3

距離および社会的ネットワーク

ティとして代表的な要因と考えられる都市化と地域間移住行動においては，地域間距離と気候（気温，および降水日数）について，そのいった，地域間の関係性に基づいた変数も考慮

近接性の効果を推定する。つまり，移動先とのすべきであると考えられる。本研究では地域間

アメニティの差異，すなわち，生活環境の変化の関係性を表す要因として，地域間距離と，以が移住費用となって人口移動に影響するかどう下で定義する社会的ネットワークを推定に含めか検証する。
都市化アメニティの変化は，移住費用となるる。
地域間の距離が離れるほど移住数は減少す可能性が考えられる。たとえば，東京の大都会ることが長年支持されてきた（Lucas（2001））。

の住人であれば，同じような大都市である大阪

これは重力モデルと呼ばれ，移動者数は人口への移住を好み，一方で，都会暮らしをしたこや GDP など規模の大きい地域間同市で増加すとがないような，地方都市在住の人は，同じよると考えている。本研究では，県庁所在地間距

うな地方都市あるいは田舎暮らしを好むかもし

離を地域間距離として定義し，国土地理院よりれない。つまり，都市化が現在の居住地と比較

データを取得した。

して変化しない似た地域を選択する可能性があ

潜在的移住者にとって，自らの知り合いがいる。それは，都市化が変化することで，住人とる地域への移住は容易になる可能性がある。例の付き合い方など，生活様式に変化が生じ，こえば，家族や親戚，友人などのネットワークにの変化が負担となるためと考えられる。本研究

よって，居住地を決定しているかもしれない。

1
を用いて，
では，
「自然公園の面積」（環境省）

本研究では地域間のネットワークを過去の移住

この都市化を測定する。都道府県面積に占める者によって構築されたものと考え，これを累積自然公園の割合が高い地域は，土地が開発され移住者数によって定義する。住民基本台帳人口ておらず，都市化されていない地域と想定する。

移動報告をデータソースとして，高度経済成長

さらに気候アメニティの地域間近接性を測期の 1954 年から 1973 年まで移動者数の総和にり，これが人口移動に及ぼす効果を推定する。

よって定義する。このようなネットワークは過気候の変化が大きい地域間を移動すると，季節去の移住者数が増加するほどその効果は強まる

ごとの過ごし方といった，生活パターンの変更と考えられるため，予想される符号条件は正でを余儀なくされるであろう。つまり，このようある。

な地域間の移動には，生活様式の変更によって
1

3.4

アメニティ

アメニティは，各地域の垂直異質性だけでなく，地域間の近接性が移住費用となって影響す自然公園とは，国または地方自治体によって決定される自然保護区域であり，国立公園，国定公園，都
道府県立自然公園の総称である。また，自然公園は，
国・地方自治体によって，自然の風景地として相応しい区域が選ばれる。

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人口移動要因としての地域アメニティ近接性－9－

負担がかかると考えられる。
本研究では，気候アメニティとして，年間平

均気温と年間降水日数を用いる。まず，年間平均気温は，次のように計算される。1 日 24 回気温を計測し，そこから日平均気温を求める。この日平均気温から月平均気温を求め，さらに月

平均気温から年間平均気温が求められる。また，年間降水日数は，日降水量が 1 mm 以上であった日の年間の合計として定義される。気温および降水日数ともに，気象庁気象統計をデー



タソースとしている。観測は主に県庁所在地で行われ，各都道府県における気象の特性を把握している。気候に関するアメニティ近接性についても，都市化の場合と同様の方法で測定する。気候に関する変数の利点は，外生的に決定されるため，内生性の心配が小さいことである。
3.5



  

注釈；移住率データの期間は 1998 年から 2006 年の 9年間。移住率は，地域 i から j への移住者数を i 域
内移動者数で除し，それの対数値を指す。

図1

移住率と地域間距離

日本の移住の概観および移住率と距離及びアメニティの相関

さらに，移住率とアメニティの関係を観察す

本節では，日本の移住行動を概観し，また，る2。まず，図 2 を見ると，移住率と都市化の関移住率とアメニティとの間に見られる傾向を述係は U 字型を描いている。これは，都市化の程べる。まず，移住の傾向を知るために，移住先度が大きく変化するような移住が多い，つまとしてどの都道府県が選択されているかを確認

り，都市化の程度が低くなる移住が多いと同時する。2000 年における，移住先としてもっとに，都市化の程度が高くなる移住も多いことをも多く選択されているのは東京都である。東京表している。ただし，U 字の両端には注意が必を除いた 46 道府県中 19 道府県で東京への移住要である。この両端では移住率が高くなっていが最も多く観察され，それは主に東北，関東，るが，これらの階層に属するサンプルは “ 滋賀中部からの移住である。次いで，10 都道府県

­京都 ” 間だけである。従って，U 字の両端部

で大阪への移住が最も多くなっており，主に関は，距離の近さによる移住の多さを反映してい西，四国からの移住が多い。さらに，6 都道府る可能性がある。つまり，U 字型の関係は見せ県で福岡県への移住が最も多くなっており，すかけである可能性がある（図 2 と推定結果とのべて九州地方からである。つまり，大都市への比較は，第 5 章で行う）。

移住が多く，それは近隣地域からの移住が多い
ことがわかる。
次に，移住先選択と地域間距離について確認

次に，図 3 ，図 4 より，気温と降水日数に関して，居住地域との大きな変化を伴う地域ほど，移住率が低下している。つまり，居住地域

すると，図 1 から明らかなように，距離と移住率との間には負の相関が観察される。つまり，地域間距離が低下するほど，移住率は低下する傾向にある。

2

図 2 ，3 ，4 では，横軸は，アメニティの近接性ではなく，垂直的異質性を表す。また，各図の縦軸では，アメニティの垂直的異質性を複数の階層に分け，その階層内の平均移住率をプロットしている。

大

阪

大

学

経

済

学

Vol.66 No.3









 


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

－ 10 －







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

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





注釈；都 市 化 の 地 域 差 と そ の 階 層 内 平 均 移 住 率 を プロットした。横軸は，移住先と移住前地域の自然公園の差を表し，正であれば移住先の自然が豊かであることを意味する。各階層の幅は 10 %とした。例えば，都市化の地域差 0 は，­5 % 以
上から 5 % 未満の階層を意味する。ただし，両端の­40 及び 40 の階層は，それぞれ，­35 未満，
35 以上のクラスを表す。また，平均移住率は，各階層内に属するサンプルの移住率に関する平均を表す。

注釈；平均気温の地域差とその階層内平均移住率をプロットした。横軸は，移住先と移住前地域の平均気温の差を表し，正であれば移住先の平均気温が高いことを意味する。各階層の幅は 5 ℃とした。例えば，平均気温の地域差 0 は­2 . 5 ℃以
上から 2 . 5 ℃未満の階層を意味する。ただし，両端の­15 及び 15 の階層は，それぞれ，­12 . 5
未満及び 12 . 5 以上の階層を表す。また，平均移住率は各階層内に属するサンプルの移住率に関する平均を表す。

図2

図3

移住率と都市化垂直的異質性と比較してアメニティが増加あるいは減少のい移住率と平均気温垂直的異質性の近接性効果を示す。

ずれにおいても，移住率と負の相関を持つよう推定結果を示したそれぞれの表は，経済社会に見える。これより，気候の変化が移住率を下的要因，地域間距離及び社会的ネットワークをげている可能性が考えられる。

含めた，分析の基準となるモデルの結果と，それぞれのアメニティ変数を加えたときの推定結

4

推定結果

果から構成される。以下では，初めに，経済社
会的要因の効果から示し，次いで地域間距離，

本章では，アメニティの地域間近接性及び垂直的異質性の効果に関する推定結果を示す。ま社会的ネットワークの効果を述べる。最後にアメニティ要因の効果を示す。

ず，近年の人口移動において，アメニティの近接性が人口移動に及ぼす効果を示し，次に，先

4.1

水平的異質性の効果

行研究のように，アメニティの垂直的異質性効

本節では，本研究が着目する，アメニティの果の推定結果を示す。そして，時間を通じた効水平的性質が人口移動に及ぼす効果を見てい果の変化を分析するために，1975 年から 1985

く。推定結果は表 2 の通りである。

年のデータを用いて，アメニティの近接性が人
口移動に及ぼす効果を推定した。最後に，国勢調査を利用して，移住者の属性別にアメニティ

人口移動要因としての地域アメニティ近接性

December 2016

－ 11 －



含まれている。事業所数の効果を見ると，それは統計的に有意となっていない。さらに，産業構造を表す第三次産業従業者比率も，係数は予

想した通り正であるものの，統計的に有意では
ない。

 



意な要因は大卒者比率と若年者比率であり，こ

次に，社会構造の効果を見ると，統計的に有卒者比率の 1 ％の上昇が移住確率を 2 . 3 ％程度

れらはともに負の係数を持つ。推定結果は，大減少させ，また，若年者比率の 1 ％の上昇は移

住確率を 1 . 6 ％程度減少させることを示してい











注釈；降水日数の地域差とその階層内平均移住率をプロットした。横軸は，移住先と移住前地域の降
水日数の差を表し，正であれば移住先の降水日数が多いことを意味する。各階層の幅は 20 日とした。例えば，平均気温の地域差 0 は，­10 日以
上から 10 日未満の階層を意味する。ただし，両端の­140 及び 140 の階層は，それぞれ，­130 未
満及び 130 以上の階層である。また，平均移住率は各階層内に属するサンプルの移住率に関する平均を表す。

図4

移住率と降水日数垂直的異質性る。一方，大学数については，推定した係数は正であるが，統計的に有意ではない。
距離および社会的ネットワークについて，推定した係数はすべてのモデルで統計的に有意な結果となった。距離の係数は­0 . 3 程度を示しており，これは，地域間距離が 100 km 遠い地域への移住率が 30 ％程度低下することを意味する。つまり，近隣の都道府県を選択する傾向を示した。また，過去の移住者数で測った，社会的ネットワークの係数は正である。従って，
これは，移住者は社会的に結びつきが強い地域

4 . 1 . 1 経済社会的要因，地域間距離，社会的を選択することを示している。

ネットワーク
はじめに，経済的要因が移住先決定の重要な

4.1.2

アメニティの近接性要因であることが確認できる。県民所得の係数

アメニティの近接性は，アメニティの地域間

は，すべてのモデルにおいて正で有意な結果と差に絶対値をとったものと定義している（第 3なっており，移住者はより豊かな地域へ移住す

章を参照）。そのため，これらの変数はアメニる傾向を示している。推定した係数は 0 . 0077

ティに関する「距離」を表し，値が大きくなる程度であるので，その効果は，居住する地域

ほど地域間の近接性の低下を意味する。

より県民所得が 10 万円高い地域への移住率はまず，都市化の近接性は効果を示さなかっ0 . 8 ％ほど上昇することを意味する。また，有た。推定結果から，自然公園を含めたモデルす

効求人倍率の係数は正で有意となっている。こ

べてについて，統計的に有意ではなかった。これは，移住者がより就業しやすい地域へ移住す

れは，自然公園によって表される地域の特性，ることを意味する。推定値をみると 0 . 14 程度

すなわち都市化の類似性が移住先の選択に影響となっているので，有効求人倍率が 0 . 1 高い地

しないことを示している。ただし，この推定結域への移住率が 1 . 4 ％程度上昇することを示し

果は，図 2 で見られる特徴と整合的ではない。

ている。

つまり，図 2 では都市化の変化が大きいと移住

一方，経済的要因には効果を持たない要因も率は増加する傾向にあるが，推定結果は都市化大－ 12 －

表2

推定結果

阪

大

学

経

済

学

Vol.66 No.3

アメニティ近接性，1997 年から 2006 年（1）
アメニティ無し

（2）
都市化

（3）
平均気温

（4）
降水日数

（5）
すべて

県民所得

0 . 0077＊＊＊0 . 0077＊＊＊0 . 0077＊＊＊0 . 0077＊＊＊0 . 0077＊＊＊（10 万円）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）

有効求人

0 . 1413＊＊＊0 . 1413＊＊＊0 . 1413＊＊＊0 . 1413＊＊＊0 . 1413＊＊＊

倍率（0 . 0121）（0 . 0121）（0 . 0121）（0 . 0124）（0 . 0123）

事業所数- 0 . 0411

- 0 . 0411

- 0 . 0411

- 0 . 0411

- 0 . 0411

（10 万所）（0 . 0254）（0 . 0254）（0 . 0259）（0 . 0260）（0 . 0264）

第三次産業

0 . 0018

0 . 0018

0 . 0018

0 . 0018

0 . 0018

就業者比率（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）

大卒者人口比率- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0225＊＊＊（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0047）（0 . 0047）（0 . 0047）

0 . 0016

0 . 0016

0 . 0016

0 . 0016

0 . 0016（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0011）- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0155＊＊＊（0 . 0036）（0 . 0036）（0 . 0036）（0 . 0036）（0 . 0036）

地域間距離- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 3170＊＊＊- 0 . 2933＊＊＊- 0 . 3140＊＊＊- 0 . 2941＊＊＊（100 km）（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0066）（0 . 0047）（0 . 0066）

社会的ネットワーク

0 . 0711＊＊

0 . 0701＊＊

0 . 0819＊＊＊0 . 0698＊＊

0 . 0782＊＊＊（10 万人）（0 . 0276）（0 . 0277）（0 . 0298）（0 . 0275）（0 . 0296）

大学数

若年者人口比率都市化- 0 . 0024

- 0 . 0025

（0 . 0021）（0 . 0021）

平均気温- 0 . 0533＊＊＊- 0 . 0449＊＊＊（0 . 0100）（0 . 0105）

降水日数- 0 . 0026＊＊＊- 0 . 0020＊＊（0 . 0008）（0 . 0008）

サンプルサイズ

19457

19457

19457

19457

19457

修正済み決定係数0 . 988

0 . 988

0 . 988

0 . 988

0 . 988

括弧内は移動元と移動先の組み合わせ（2162 通り）でクラスタリングした頑健な標準誤差。
すべてのモデルについて，年ダミー，移動前地域ダミー，移動先地域ダミーをコントロールして推定。
＊
p< 0 . 1 ，＊＊ p< 0 . 05 ，＊＊＊ p< 0 . 01

人口移動要因としての地域アメニティ近接性

December 2016

表3

－ 13 －

推定結果 アメニティ垂直的異質性，1997 年から 2006 年（1）
アメニティ無し

（2）
都市化

（3）
平均気温

（4）
降水日数

（5）
すべて

県民所得

0 . 0077＊＊＊0 . 0075＊＊＊

0 . 0074＊＊＊

0 . 0077＊＊＊0 . 0072＊＊＊（10 万円）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）（0 . 0018）

有効求人

0 . 1413＊＊＊0 . 1446＊＊＊

0 . 1429＊＊＊

0 . 1411＊＊＊0 . 1458＊＊＊

倍率（0 . 0121）（0 . 0121）（0 . 0121）（0 . 0121）（0 . 0121）

事業所数- 0 . 0411

- 0 . 0222

- 0 . 0438＊- 0 . 0409

- 0 . 0234

（10 万所）（0 . 0254）（0 . 0270）（0 . 0253）（0 . 0254）（0 . 0269）

第三次産業

0 . 0018

0 . 0021

0 . 0019

0 . 0018

0 . 0022

就業者比率（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）（0 . 0016）

大卒者人口比率- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0191＊＊＊- 0 . 0219＊＊＊- 0 . 0225＊＊＊- 0 . 0181＊＊＊（0 . 0046）（0 . 0047）（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0047）

0 . 0016

0 . 0015

0 . 0016

0 . 0016

0 . 0015（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0011）（0 . 0010）- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0171＊＊＊- 0 . 0154＊＊＊- 0 . 0155＊＊＊- 0 . 0171＊＊＊（0 . 0036）（0 . 0038）（0 . 0036）（0 . 0036）（0 . 0038）

地域間距離- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 3174＊＊＊（100 km）（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0046）（0 . 0046）

社会的ネットワーク

0 . 0711＊＊

0 . 0711＊＊

0 . 0711＊＊

0 . 0711＊＊

0 . 0711＊＊（10 万人）（0 . 0276）（0 . 0276）（0 . 0276）（0 . 0276）（0 . 0276）

大学数

若年者人口比率都市化

0 . 0093＊＊

0 . 0099＊＊＊（0 . 0036）（0 . 0036）

平均気温- 0 . 0136＊＊＊- 0 . 0146＊＊＊（0 . 0046）（0 . 0048）

降水日数- 0 . 0000

- 0 . 0001

（0 . 0001）（0 . 0001）

サンプルサイズ

19457

19457

19457

19457

19457

修正済み決定係数0 . 988

0 . 988

0 . 988

0 . 988

0 . 988

括弧内は移動元と移動先の組み合わせ（2162 通り）でクラスタリングした頑健な標準誤差。
すべてのモデルについて，年ダミー，移動前地域ダミー，移動先地域ダミーをコントロールして推定。
＊
p< 0 . 1 ，＊＊ p< 0 . 05 ，＊＊＊ p< 0 . 01

大－ 14 －阪大の変化が影響しないことを示している。この点については第 5 章で考察する。

学

経

済

学

Vol.66 No.3

場合，10 ％水準で統計的に有意となっている。
アメニティの垂直的異質性効果に関する推定

次に，平均気温については，すべてのモデル

結果は以下の通りである。はじめに，都市化のにおいて負の符号を持ち，1 ％水準で統計的に効果に関しては正の係数が統計的に有意に得ら有意である。これは，移動先の平均気温が現在れている。つまり，これは，都市化されていな

居住している地域と大きく異なると，移住率がい自然が豊かな地域ほど，移住者を惹きつけて低下することを意味する。推定値は­0 . 053 かいることを示している。ただし，移住率と都市ら­0 . 045 程度であり，従って，これは，平均化の関係は，図 2 より，U 字型であった。つま気温が 1 ℃異なる地域への移住は 5 ％程度低下

り，都市化が上昇しても，低下しても移住率はすることを示している。

増加する関係を示した。この結果については第最後に，降水日数は，気温と同様に，降水日

5 章で考察する。

数の水平性低下が移住率を低下させることを表

次に，気温の係数は負で有意となっており，

す結果となった。推定結果は，すべてのモデル

気温の低い地域を選択することを示す結果とで負で統計的に有意となっている。推定したなった。先行研究では，温暖な気候が人口流

係数は­0 . 0026 から­0 . 0020 であるので，これ入を促す要因の一つであった（Rodoriguez-Pose

は，降水日数が 10 日異なると，移住率を 2 ％and Ketterer（2012））。一方，本研究の推定結果

程度低下させることを示している。

は先行研究とは逆の結果である。この結果に対して，気温に関する人々の選好は逆 U 字型を4.2

垂直的異質性の効果持っており，加えて，日本各地の平均気温は最

ここでは，アメニティの垂直的異質性が人口

適な気温よりも高いなどの可能性が考えられ

移動に及ぼす効果を示す。本研究の目的はアメる。しかし，平均気温の結果に関して，近接性

ニティ近接性の分析にあるが，すべてのアメニと垂直的異質性の両方で統計的に有意となってティが近接性効果を持つかどうか明らかではないることには注意が必要である。これについてい。従って，各アメニティがどちらの性質を持は，第 5 章で考察する。

つのか，あるいは持たないのかどうか調べる必

最後に，降水日数の垂直的異質性が推定結果要がある。そのために，ここでは，アメニティ

から移住先の選択に影響しているとは言えなの垂直的異質性が人口移動に及ぼす効果を推定い。表 4 より，降水日数の垂直的異質性効果はした。そのため，前節とは異なり，各アメニ

統計的に有意ではなく，さらに係数の大きさも）として定義さ

非常に小さい。従って，降水日数は垂直的異質

ティは地域間の差（れていることに注意が必要である。推定結果を性効果を持たないと結論付けられる。

表 3 に示す。
まず，経済社会的要因，地域間距離および社会的ネットワークの効果の推定結果を見ると，

4.3

異時点のアメニティ近接性効果

本節では，アメニティの近接性に関して，次表 2 と比較して大きな違いは当然見られない。

章で時間を通じた効果の変化を調べるために，

なぜなら，これらは，第 2 章で見たように，垂データセットを 1975 年から 1985 年の期間に変直的異質性のみを考慮しているためである。た更して推定した結果を示す。これは，アメニ

だし，平均気温の水平的効果を推定した結果

ティの効果は経済発展に応じて変化する可能性（表 2 モデル（3））と違って，事業所数に関しを考慮するためである。推定の方法，つまり，ては，平均気温の垂直的性質をモデルに含めた

推定式および近接性の定義はこれまでと同様で

December 2016

人口移動要因としての地域アメニティ近接性－ 15 －ある。推定結果を表 4 に示す。

若年，中年，老年の 3 つに分類した。若年，中4.3.1

経済社会的要因，地域間距離，社会的50 代，60 代と 70 代と定義した。また，これまネットワークでと同様に，同時決定による内生性を回避する

年， 老 年 は そ れ ぞ れ，20 代 と 30 代，40 代 とこの時代において各要因の人口移動に及ぼすため，移住者数には 2000 年のデータを，説明効果は，近年の効果（表 2）と類似した結果を変数には 1995 年のデータを用いて，従属変数示した。まず，経済社会的要因は，事業所数をと説明変数との間にラグを取った。推定結果を除いて，定性的には同じ傾向を示したものの，

表 5 に示す。

推定値には時代間で差が見られる。また，事業本節のデータは二つの点で注意が必要であ所の推定した係数は，負で有意となっており，る。まず，クロスセクションデータであるた

これは事業所の多い地域ほど移住確率が低下す

め，年ダミーは推定に含めていない。このたることを意味する。また，距離や社会的ネット

め，推定にバイアスが生じる可能性がある。

ワークの効果についても，ほぼ同様な結果と二つ目は，時間の単位である。本節の移住率なった。地域間距離の広がりが移住確率を低下

は 1995 年，2000 年のそれぞれの時点での住所

させ，社会的ネットワークが強いほど移住確率に基づいて計算された移住者数（都道府県間を上昇させる。

移動，都道府県内移動の両方）から算出されている。しかし，例えば，1995 年に大阪にい4.3.2

近代におけるアメニティの近接性が与た人が 96 年に東京へ移住し，さらにもう一度える影響

移住して 2000 年には神奈川に居住していた場

アメニティについても，他の要因と同様に，

合，大阪から神奈川への移住者として計算され時代が変化しても定性的に同じ結果を示した。

る。このとき，大阪から東京，東京から神奈川

まず，都市化の近接性は統計的に有意ではなへの移住は移住者数に含まれない。したがっい。従って，都市化に関しては，近接性の効果て，移住者データには測定誤差が生じる可能性を持たないと言える。

があり，分析には注意が必要である。また，移次に，気候に関しては，近年における水平的住者の属性は 2000 年時点の状態を表しており，性質と同様な結果を示した。まず，平均気温の1995 年から 2000 年にかけて属性が変わった場

効果は，負の符号で統計的に有意となってい合を考慮できない。

る。従って，この結果は，移住先の決定においアメニティ変数の中で，降水日数のみが統計て現在の居住地と平均気温が近い地域を選択す的に有意な結果となった。降水日数の推定値をる傾向を示している。また，降水日数について

みると，表 2 と表 4 と同程度となっているのも，負の符号で統計的に有意な推定結果となっで，頑健な推定結果と言える。一方，気温に関ている。近年における効果と同様に，降水日数して，係数は負の符号であるがすべての属性での異なる地域への移住率が低下する結果となっ

統計的に有意ではなかった。また，都市化近接た。

性は，中年世代の人口移動に対してのみ統計的に有意な結果となり，移住を妨げる要因となっ

4.4

移住者の属性

本節では，国勢調査を用いて移住者の属性別にアメニティの近接性効果を推定した。まず，移住者を労働者と非労働者，また年齢に応じて

ている。

大

－ 16 －

表4

推定結果

阪

大

学

経

済

学

Vol.66 No.3

アメニティ近接性，1975 年から 1985 年（1）
アメニティ無し

（2）
都市化

（3）
平均気温

（4）
降水日数

（5）
すべて

県民所得

0 . 0095＊＊＊

0 . 0095＊＊＊

0 . 0095＊＊＊

0 . 0095＊＊＊

0 . 0095＊＊＊（10 万円）（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0025）

有効求人

0 . 0924＊＊＊0 . 0924＊＊＊0 . 0924＊＊＊0 . 0924＊＊＊0 . 0924＊＊＊

倍率（0 . 0135）（0 . 0135）（0 . 0135）（0 . 0134）（0 . 0134）

事業所数- 0 . 1025＊＊＊- 0 . 1025＊＊＊- 0 . 1025＊＊＊- 0 . 1025＊＊＊- 0 . 1025＊＊＊（10 万所）（0 . 0180）（0 . 0180）（0 . 0181）（0 . 0178）（0 . 0179）

第三次産業- 0 . 0005

- 0 . 0005

- 0 . 0005

- 0 . 0005

- 0 . 0005

就業者比率

（0 . 0040）（0 . 0040）（0 . 0040）（0 . 0039）（0 . 0039）

大卒者人口比率

0 . 1073＊＊＊

0 . 1073＊＊＊

0 . 1073＊＊＊

0 . 1073＊＊＊

0 . 1073＊＊＊（0 . 0124）（0 . 0124）（0 . 0124）（0 . 0122）（0 . 0122）- 0 . 0001

- 0 . 0001

- 0 . 0001

- 0 . 0001

- 0 . 0001

（0 . 0022）（0 . 0022）（0 . 0022）（0 . 0022）（0 . 0022）- 0 . 0112＊＊＊- 0 . 0112＊＊＊- 0 . 0112＊＊＊- 0 . 0112＊＊＊- 0 . 0112＊＊＊（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0025）（0 . 0024）

地域間距離- 0 . 3173＊＊＊- 0 . 3173＊＊＊- 0 . 2982＊＊＊- 0 . 3158＊＊＊- 0 . 2989＊＊＊（100 km）（0 . 0066）（0 . 0066）（0 . 0073）（0 . 0066）（0 . 0073）

社会的ネットワーク

0 . 0838＊＊

0 . 0837＊＊

0 . 0905＊＊＊

0 . 0803＊＊

0 . 0863＊＊（10 万人）（0 . 0340）（0 . 0340）（0 . 0351）（0 . 0335）（0 . 0346）

大学数

若年者人口比率都市化- 0 . 0004

- 0 . 0008

（0 . 0022）（0 . 0022）

平均気温- 0 . 0581＊＊＊- 0 . 0515＊＊＊（0 . 0144）（0 . 0145）

降水日数- 0 . 0031＊＊＊- 0 . 0028＊＊＊（0 . 0008）（0 . 0008）

サンプルサイズ

21620

21620

21620

21620

21620

修正済み決定係数0 . 985

0 . 985

0 . 985

0 . 985

0 . 985

括弧内は移動元と移動先の組み合わせ（2162 通り）でクラスタリングした頑健な標準誤差。
すべてのモデルについて，年ダミー，移動前地域ダミー，移動先地域ダミーをコントロールして推定。
＊
p< 0 . 1 ，＊＊ p< 0 . 05 ，＊＊＊ p< 0 . 01

人口移動要因としての地域アメニティ近接性

December 2016

表5

－ 17 －

2000 年の移住者の属性別，アメニティ近接性
（1）
労働者

（2）
非労働者

（3）
若年

（4）
中年

（5）
老年

県民所得

0 . 2182＊＊＊

0 . 2134＊＊＊

0 . 1746＊＊＊

0 . 2866＊＊＊

0 . 0084（10 万円）（0 . 0415）（0 . 0409）（0 . 0412）（0 . 0418）（0 . 0305）

有効求人

4 . 9064＊＊＊

4 . 3220＊＊＊

4 . 7226＊＊＊

4 . 6393＊＊＊

6 . 9325＊＊＊

倍率（0 . 2120）（0 . 2016）（0 . 2090）（0 . 2076）（0 . 2600）

事業所数

1 . 1303＊＊＊

1 . 1679＊＊＊

1 . 1089＊＊＊

1 . 3196＊＊＊

1 . 6426＊＊＊（10 万所）（0 . 0517）（0 . 0516）（0 . 0505）（0 . 0506）（0 . 0757）

第三次産業

0 . 3978＊＊＊

0 . 3827＊＊＊

0 . 3688＊＊＊

0 . 4356＊＊＊

0 . 2858＊＊＊

就業者比率（0 . 0201）（0 . 0199）（0 . 0200）（0 . 0209）（0 . 0163）- 0 . 0153

- 0 . 0135

0 . 0070- 0 . 0423＊

0 . 1579＊＊＊（0 . 0238）（0 . 0236）（0 . 0236）（0 . 0238）（0 . 0219）- 0 . 1340＊＊＊- 0 . 1334＊＊＊- 0 . 1239＊＊＊- 0 . 1621＊＊＊- 0 . 1467＊＊＊（0 . 0066）（0 . 0065）（0 . 0065）（0 . 0062）（0 . 0056）- 0 . 1389＊＊- 0 . 2028＊＊＊- 0 . 0683

- 0 . 3270＊＊＊

0 . 1034＊（0 . 0652）（0 . 0659）（0 . 0654）（0 . 0634）（0 . 0548）

地域間距離- 0 . 3074＊＊＊- 0 . 3231＊＊＊- 0 . 3174＊＊＊- 0 . 2893＊＊＊- 0 . 2913＊＊＊（100 km）（0 . 0068）（0 . 0067）（0 . 0068）（0 . 0065）（0 . 0081）

社会的ネットワーク

0 . 0824＊＊＊0 . 0702＊＊

0 . 0764＊＊

0 . 0798＊＊＊

0 . 1102＊＊＊（10 万人）（0 . 0313）（0 . 0300）（0 . 0307）（0 . 0275）（0 . 0382）

都市化- 0 . 0035

- 0 . 0028

- 0 . 0025

- 0 . 0056＊＊＊- 0 . 0026

（0 . 0021）（0 . 0021）（0 . 0021）（0 . 0021）（0 . 0027）- 0 . 0190

- 0 . 0139

- 0 . 0166

- 0 . 0158

- 0 . 0070

（0 . 0155）（0 . 0154）（0 . 0154）（0 . 0151）（0 . 0167）- 0 . 0028＊＊＊- 0 . 0028＊＊＊- 0 . 0026＊＊＊- 0 . 0030＊＊＊- 0 . 0040＊＊＊（0 . 0008）（0 . 0008）（0 . 0008）（0 . 0007）（0 . 0009）

サンプルサイズ

2162

2162

2162

2162

2130

修正済み決定係数0 . 991

0 . 991

0 . 991

0 . 992

0 . 990

大卒者人口比率

大学数

若年者人口比率

平均気温

降水日数

括弧内は頑健な標準誤差。
すべてのモデルについて，移動前地域ダミー，移動先地域ダミーをコントロールして推定。
＊
p< 0 . 1 ，＊＊ p< 0 . 05 ，＊＊＊ p< 0 . 01

－ 18 －

5

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考察

学

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学

Vol.66 No.3

果ともに統計的に有意を示している。従って，
これは，近接性が低下するほど移住確率は低下

本章では，4 章の結果を考察する。ここでする一方で，垂直的異質性効果の係数は負なのは，アメニティのみに着目して，近接性と垂直で，より気温の低い地域を好んで移住している的異質性，異時点間，さらに移住者の属性間でことを示している。この結果に対する解釈の一比較する。

つは，より気温の低い地域を好むのは，洋服な
どの防寒機能が向上し，暑さ対策よりもそれが5.1

近接性と垂直的異質性

容易であるためかもしれない。また，平均気温

推定結果の比較から，アメニティには性質のが異なることが季節ごとの気温の違いを表して違いがあることが見て取れる。アメニティが持おり，その変化に対して負担を感じていること

つ特徴としては，垂直的異質性効果，近接性効

が移住確率を下げていると考えられる。

果，そしてその両方をもつ，三つの可能性があ

最後に，降水日数については近接性効果をもる。ここでは，各アメニティがいずれの性質につアメニティと言える。推定結果より，垂直的あるか検討する。

異質性の効果は統計的に有意ではなく，近接性

はじめに，都市化は垂直的異質性が効果をものみが負で有意である。この結果は，移住につアメニティである。近接性と垂直的異質性のよって降水日数が変化すると，環境変化により効果を比較すると，都市化は，垂直的異質性の最適な生活パターンが変化し，この変化をコス効果に関しては統計的に有意である一方，近接トとして捉えていると考えられる。

性についてはそうではない。つまり，都市化が上昇するほど，移住確率が低下することを示し

5.2

近接性の異時点間比較ている。従って，移住者は，都市化されていな

本節では，二つの期間の推定結果を比較し，い，豊かな自然を有する地域を選んで移住する。

アメニティの近接性効果が，時間を通じて変化

ここで，図 2 で示された，移住率と都市化にするかどうかを考察する。推定結果は，両期間おける U 字型の関係は，見せかけといえる。図で似ている。しかし，効果の大きさには差が見

2 から，都市化の変化が大きいほど，移住率がられ，時間を通じて外部環境に変化が起きたこ高いように見える。しかし，データを観察するとがその原因と考えられる。

と，U 字の両端は，“ 滋賀­京都 ” 間のサンプル

まず，都市化は，これまで同様に，近接性効しか含んでいない。そのため，都市化の変化

果を持たないアメニティである。なぜなら，二による移住率への影響を反映しているのではな

つの期間の推定結果（表 2 と表 4）は，統計的

く，地域間距離の近さによる移住率の高さを示に有意ではないからである。つまり，時間を通している可能性があった。もし，U 字型の関係

じて外部環境が変化しても都市化アメニティのが正しいとすると，近接性の低下，すなわち，効果に変化は見られない。

都市化の変化が移住率を上昇させるはずである

一方，気候に関しては，時間を通じてその効（つまり，都市化水平的異質性の係数は正で有果は弱まっている。両期間に共通して，平均気意を示す）。しかし，推定結果（表 2）はこれを温と降水日数のそれぞれの近接性効果は負で統支持していない。従って，U 字の両端の移住率

計的に有意である。つまり，たとえ時代が異の高さは，距離の近さを反映した結果である。

なっていても，近接性の低下は移住率を下げて次に，平均気温は，両方の性質を備えていいる。しかし，近年（97­06 年）の効果は，よる。推定結果は，近接性効果，垂直的異質性効り弱まっている。これは，技術進歩によって，

December 2016

人口移動要因としての地域アメニティ近接性

気候変化の負担が低下したためと考えられる。

5.4－ 19 －

問題点

例えば，エアコンや空気清浄機などによって，

ここでは，いくつかの問題点を考察する。問室内に関しては場所を選ばずに調整が可能と題の一つ目は，近接性の定義あるいはその測定なった。このため，近年では環境変化の効果が方法にある。本研究で用いた近接性の場合，垂弱まったと考えられる。

直的異質性を含んだ定義となっている。そのため，水平性と垂直性の両方で統計的に有意で5.3

移住者の属性間比較

本節では，アメニティの近接性効果を，移住あった場合，近接性による効果かどうかを識別することは困難である。

者の属性間で比較する。ここでは，データの利

二つ目は，それぞれのアメニティ近接性と地用可能性のため，労働状態間，そして年齢間で域間距離との相関である。そこで，地域間距離比較した。推定結果からは，移住者の属性によと各アメニティ近接性を図 5 ，6 ，7 にプロッり，効果に差がみられるアメニティがあることトした。まず，図 5 に地域間距離と平均気温水が確認できる。労働状態では推定結果に違いは平性をプロットすると，気温に関しては距離と見られない一方，年齢間比較では，年齢の上昇の間に高い相関があるように見える。これは，に応じて推定値に違いが見られた。

日本列島が南北に伸びているために，距離と平まず，労働者と非労働者間で大きな違いは見均気温が似た動きをするためと考えられる。しられず，アメニティの効果は労働状態，つまたがって，平均気温については，その解釈をすり，社会的状況に依存しない性質と考えられるとき，特に，多重共線性に注意して結論付ける。各アメニティについて結果を比較すると，る必要がある。

統計的有意性や定性的な違いは見られない。つ一方，都市化と降水日数については，明らか

まり，降水日数に関しては社会的状態に依存しな相関は見られない。図 6 に地域間距離と都市ないような，非金銭的要因が影響しているもの

化の近接性をプロットすると，明らかな相関はと考えられる。

見られない。これは，都市化には，地域間距離

一方，年齢別推定結果を見ると，大きな違いとは違った，別のメカニズムが働いているためが見て取れる。まず，降水日数の水平性は，年と考えられる。また，図 7 に地域間距離と降水

齢が上がると，移住確率を下げる効果が強く

日数近接性をプロットすると，都市化と同様なっている。これは，加齢によって適応能力がに，明らかな相関は見られない。したがって，低下し，新たな環境をより大きく負担に感じる

これら二つの近接性については，距離との相関ためと考えられる。

の問題は小さいと考えられる。

ただし，都市化と降水日数の近接性はこれまでの推定結果と同様な傾向を示している一方，

6

結論

平均気温に関しては結果が全く異なる。属性を考慮した推定結果（表 4）では，すべての属性

本研究は，都道府県データを用いて，地域間で統計的に有意ではないが，属性を考慮しないのアメニティの近接性が人口移動パターンに及結果（表 2）は統計的に有意である。この結果

ぼす効果を分析した。つまり，アメニティの変の違いの原因については明らかではないが，第化を居住環境の変化と捉え，これが移住コスト

4 章で述べたように，5 年間を通じた移動デーとなる可能性を検証した。通常，人口移動パタであるために計測誤差が生じ，それが原因か

ターンは，移住先の経済社会的要因や社会的もしれない。

ネットワークから影響を受けると考えられる。

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 












 

学

－ 20 －




















 






注釈 ; データ期間は 1997 年から 2005 年の 9 年間。

注釈 ; データ期間は 1997 年から 2005 年の 9 年間。

図5

図7



平均気温近接性と地域間距離

降水日数近接性と地域間距離研究では，代表的なアメニティについて，近接性効果と垂直的異質性効果を推定し，結果を比ど，移住確率を低下させるアメニティがあることを発見した。具体的には，気候の近接性に大







較した。本研究は，地域間近接性が低下するほきな隔たりがある地域間ほど，環境変化が大き
いため，その地域間での移住は低下することを



示した。
先行研究では，アメニティの垂直的異質性が

人口移動に与える影響を分析してきたが，本研





 




究では地域間近接性に焦点を当てた。アメニ
ティの垂直的異質性と近接性の両方の性質を分

注釈 ; データ期間は 1997 年から 2005 年の 9 年間。

析した結果，垂直的異質性が人口移動パターン

図6に影響するアメニティがある一方で，近接性が都市化近接性と地域間距離

影響を及ぼすアメニティがあることが示された。従って，アメニティの効果を分析するにまた，これらの要因に加え，移住者は移住によ

は，垂直的異質性に加えて，地域間近接性も調るコストを考慮して移住先を決定する。そのコべる必要がある。

ストには，移住による生活環境の変化に対する政策的インプリケーションとして，移住を促ものも含まれている可能性がある。このためのすような補助金を与える場合，移住前の居住地

コストは，移動前地域と移動先地域の環境が似に応じた金額を設定することが考えられる。遠通っているほど，低下するであろう。そこで本く離れた地域からの移住者は，気候変化によるDecember 2016

人口移動要因としての地域アメニティ近接性－ 21 －

身体的，心理的費用を負担する必要がある。あ析には取り入れなかった。今後，良い指標がある地域が他の遠い地域からの移住者を必要とす

れば分析に組み込んでいきたい。

ると，これらの費用に応じた補助金を与えることで移住を促すことができる可能性がある。つ

参考文献

まり，補助金額の設定に対して，移住元地域と移住先地域の組み合わせに応じた設計が必要と考えられる。
しかし，いくつかの問題点については，今後の課題である。まず，近接性の測定方法には，

伊藤薫（2003）「バブル経済期の男女・年齢別
人口移動 ― 1990 年国勢調査人口移動集計
結果を利用して―」『地域学研究』33 巻，3 号，85 102 頁．

垂直的異質性とは独立になるような指標が必要

黒田達朗・田渕隆俊・中村良平（2008）『都市である。なぜなら，本研究で用いた近接性でと地域の経済学（新版）』有斐閣，第 11 章，は，垂直的異質性の効果と近接性効果を識別す

227 228 頁．

ることが困難な状況が生まれる。つまり，今回フロリダ，リチャード（2014）井口典夫訳『新使用した近接性の定義では垂直的異質性の情報

クリエイティブ資本論』ダイヤモンド社，が含まれるため，近接性と垂直的異質性の両方

第 10 章．

で統計的に有意な結果が出た場合，その識別は厚生労働省編（2005）『平成 17 年版 労働経済の困難となる。また，同様の理由で多重共線性が分析』，第 2 部 第 1 章 人口減少社会におけ発生するため，推定式に近接性と垂直的異質性る労働政策の課題，108 109 頁，www.mhlw.

の両方を同時に推定することができない。

go.jp/wp/hakusyo/roudou/ 05 /dl/ 02 - 02 c.pdf.

また，集計データのため，移住者に特有な要Cameron, A. Colin and Pravin K. Trivedi (2010)

因について考慮できない。例えば，移住者の移Microeconometrics Using Stata, Revised

動履歴は，移住の決定に影響すると考えられる

edition, College Station TX: Stata Press.

が，これを考慮していない。つまり個人の移動

Carrington, William J., Detragiache, Enrica and履歴や，出身地など，個人特有の要因が移住先

Vishwanath, Tara (1996) “Migration withの決定に影響すると予想される。これにより，

Endogenous Moving Cost,” American

欠落変数バイアスによる誤った結果をもたらし

Economic Review, 86(4), 909-930.

うるので，より詳細な移住者データを用いて検証すべきと考える。
さらに，本研究で分析しなかったが，文化的要因の人口移動への効果を検証すべきと考えら

Cheire, Paul and Stefano Magrini (2006) “Population
Growth in European Cities; Weather Matters— But Only Nationally,” Regional Studies,40(1), 23-37.

れる。文化的な近接性は，生活パターンの変化

Graves, Philip E. (1979) “A Life-Cycle Empiricalについて，負担を下げると考えられるので，こAnalysis of Migration and Climate, by race,”の点は重要になる可能性がある。例えば，江戸Journal of Urban Economics, 6, 135-147.

時代など歴史において交通の便が良かったこと

Greenwood, Michael J. and Hunt, Gary L. (1989)

や，街道でつながっていることが地域間交流に“Jobs versus Amenities in the Analysis of

影響して，地域間で文化が似る可能性がある。

Metropolitan Migration,” Journal of Urban

そのような文化的な近接性に基づいた移住行動

Economics, 25, 1-16.

も十分考えられるが，行政区分と文化の地理的Lucas, Robert E. B. (2001) “The effects of proximity

区分が完全には一致していないため，今回の分

and transportation on developing country

－ 22 －

大阪大

population migrations,” Journal of Economic
Geography, 1(3), 323-339.
Nakajima, Kentaro and Tabuchi, Takatoshi (2011)“Estmating Interregional Utility Differentials,”
Journal of Regional Science, 51(1), 31-46.
Ozgen, Ceren, Peter Nijkamp, and Jacques Poot
(2011) “Immigration and Innovation in
European Regions,” IZA Discussion paper,
5676, Institute for the Study of Labor (IZA).
Partridge, Mark D. and Rickman, Dan S. (2003) “Thewaxing and waning of regional economies; thechicken-egg question of jobs versus people,”
Journal of Urban Economics, 53, 79-97.
Rodoriguez-Pose, Andrés and Ketterer D. Tobias(2012) “Do Local Amenities Affect the Appeal
of Regions in Europe for Migrants?” Journalof Regional Science, 52(4), 535-561.
Schultz, T. Paul (1982) “Lifetime Migration within
Educational Strata in Venezuela: Estimates of a
Logistic Model,” Economic Development andCultural Change, 30(3), Third World Migrationand Urbanization: A Symposium, 559-593.
Schwartz, Aba (1973) “Interpreting the Effect ofDistance on Migration,” Journal of Political
Economy, 81(5), 1153-1169.
Sjaastad, Larry A. (1962) “The Costs and Returnsof Human Migration,” Journal of Political
Economy, 70(5), Part 2: Investment in Human
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Treyz, George I., Dan Rickman, Gary L. Hunt andMichael J. Greenwood (1993) “The Dynamics
of U.S. internal Migration,” Review of
Economics and Statistics, 75(2), 209-214.

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人口移動要因としての地域アメニティ近接性

December 2016

－ 23 －

Proximity of Local Amenities as a Factor in Migration
Masaaki Toma
This study uses prefectural-level data to analyze the impact of amenities on migration. In particular,
we examine whether the local proximity of amenities reduces moving costs. Changes in living
conditions resulting from migration are non-monetary costs that can affect the choice of residential
area. Estimations using prefectural-level data on migration revealed two aspects wherein amenities
affect the cost of moving. The first aspect, as indicated in prior studies, is a vertical heterogeneity
wherein an area’s utility increases with the availability of amenities. The second aspect is the
local proximity, whereby moving costs are lower to the extent that the amenities in the origin anddestination are similar. Consequently, any analysis of the utility of amenities requires assessment of
their local proximity, as well as their vertical heterogeneity in each area.
JEL Classification: R12, R23
Keywords: amenity proximity, population movement, aggregate logit model

（24）Vol.66 No.3

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株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析＊
數

見

拓

要

約

朗†

本論文では，日本経済新聞（日経）から，日本の経済，特に日本の株式市場を反映するセンチメ
ントを計量化する指数（インデックス）について提案する。具体的には，2 つのセンチメント指数（SI: sentiment index）を構築し，その日本株価への説明力を実証する。市場における参加者の心理や雰囲気を表すセンチメントに関する分析は，近年，学術研究のみならず，あらゆる産業実務においても，ますます多くの関心を集めている。センチメント分析には多くのアプローチが考えられるが，本研究は，Ishijima, et al.（2014）を議論の起点とする。彼らは，日経に掲載されているすべての記事を利用して，ポジティブあるいはネガティブな心理を，SI として計量化する一手法を提案した。さらに，過去 5 年間の日次データを分析対象として，その SI が 3 日後の日本株価を有意に予測し得ることを実証した。本研究の目的は，Ishijima, et al.（2014）の拡張として，日本の雰囲気
全体ではなく，日本の経済活動のセンチメントに焦点を当てた SI を提案する。具体的には，日本の経済活動について言及している記事に限定して SI を作成する。本研究で得られた結論は以下の 3点に集約される。（1）本研究で提案する SI は，先行研究の結果とは異なり，翌営業日の対数収益率と出来高に有意な説明力を有する。
（2）提案する SI は，株価を説明する上で，リバウンドが観測されない。（3）SI は，株式市場に対して後追いで反応する，ということである。
JEL Classification：C 88 , E 37 , G 17
キーワード：センチメント分析，日本経済新聞，テキスト・マイニング，株価予測可能性

1

はじめに

理解する助けとなる。
資本市場・証券市場などを念頭においたセン

近年，学術界と産業界の両方でセンチメント

チメントを，市場センチメントと呼ぶことにす分析が注目されている。センチメントとは，景る。その背景となる議論を以下に概観してみよ

気全般や社会心理を漠然と表すもので，これをう。近年の市場センチメントについての関心分析することは，経済やマーケットをより深く

は，市場の合理性の仮定についての賛否を起点にしている。効率性市場仮説によれば，情報は＊本論文を執筆するにあたり，指導教員である大阪大学
大西匡光教授に感謝致します。また，多くの知識や示唆を頂いた中央大学石島博教授にも感謝致します。
†
大阪大学大学院経済学研究科博士後期課程，株式会
社サイバーエージェント

市場全体に極めて効率的に平等に広がり，それゆえ，リスクを勘案して合理的に予想される投資リターン以上の超過リターンを，何人も得ることができないとされる（Fama, 1965 , 1991）。

December 2016

株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析－ 25 －

これまで多くの実証研究がこの仮説を支持する

して特記に値するものがいくつか挙げられる。

結果を示してきたが，その一方で，近年，これTetlock（2007）はマスメディアと株式市場とのを否定する研究も増えている。こうした研究

相関を検証した。その延長線上でさらに Tetlockの多くは，超過リターンの存在（市場アノマ

et al.（2008）は言語を計量化したものが個々の企リー）を立証し，それを通して証券価格の予測

業の会計利益と株式リターンを予測しえるか否

可能性を立証するものとなっている。

か分析を行った。Bollen et al.（2011）は，Twitter

一方，市場アノマリーの実証研究を支える理に現れる文章についてインデックスを作成する論的根拠についても，いくつかの理論が提示さことを考案し，センチメント・インデックスとれている。特に，Kahneman and Tversky（1979）

していくつかのタイプを提示した。Boudoukh etに始まるとされる行動経済学は，経済主体の行

al.（2012）は，新聞などのニュースが株価の動動を，その心理的側面に力点をおいて，解釈す

きをどのようにリードするか検証した。

るものとなっている。その脈絡で，行動ファイ

日本語のデータを使った研究例も数多く存在

ナンスについて Ritter（2003）は文献を整理し，する。例えば，沖本 et al.（2014）や五島（2016）

認知心理学と市場裁定機会の可能性を中心にまは，Tetlock（2007）で提唱された仮説が日本のとめている。それによると，典型的な分析結果

株式市場でも成り立つかどうかを検証していは，市場参加者は必ずしも合理的に取引を行うる。彼らの分析では，日経 QUICK やロイター

わけではない，というものである。むしろ，彼

ニュースのデータから作成したニュース指標らの間で広がっている心理状態に従い，非合理が，翌日のリターンや出来高に対して有意な的に取引を行う。そして，そうした取引が市場説明力を持つことが示されている。また，イに超過リターンの機会を生じさせる。そのほか

ンターネット上のデータを利用して，株価をにも，経済主体は当該の経済活動に関係の無い予測する研究例として，坪内 et al.（2015）が挙情報に影響されて取引を行う，といった理論もげられる。彼らの研究では，感情辞書を準備

提案されている。社会の雰囲気，世論，社会ト

して，Yahoo! ファイナンスの株価掲示板からレンドなどと言った株価に直接関連しそうにな

インデックスを作成し，株価の予測性能を検い情報が株価を動かすと考えられる。
「センチメ

証している。新聞記事を利用した研究として，ント」という言葉は，そうした情報に対する認Ishijima et al.（2014）は，毎日の新聞ニュースに識全般を表すものであるが，これまでは，実体現れる日本経済のセンチメントを計量的に分析の無いものとして顧みられることも少なかった。

した。彼らは，日々の経済状況を肯定的あるいセンチメント分析は，これまではっきりとしは否定的に説明する単語の出現頻度をカウントた実体として捉えられることが少なかったもし，指数（インデックス）とした。新聞ニュースの，主に文章に現れる心理などを数値として定としては日本経済新聞（以下，日経）が使われ義し，計量しようとする近年の試みである。こている。その上で，彼らはそうした指数をセン

れはテキスト・マイニング技術の発達によるとチメント・インデックス（以下，SI）とよび，株ころが大きい。合理的市場仮説に対する疑問，価指標である日経 225 との相互関係を統計分析

行動経済学と関連する新しい理論を背景としした。興味深いことに，彼らの結論は，日経にて，こうしたセンチメント分析が社会経済分析掲載された全ての記事から作成した SI が 3 日先の分野で注目され始めたと言える。

の株価を予測しえるとのことであった。

近年急速に増えているセンチメント分析の以上のように，テキスト情報からセンチメン

文献のなかで，株式市場に関連しているものとトを抽出し，株式市場を予測する研究は多く存

－ 26 －

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在するが，株式市場を説明するために，どのよ（2007）で指摘された，ニュースの株価への影

うなソースからセンチメントを作成すべきかに

響に関する 3 つの理論（情報理論，センチメン

ついて，統一的な見解はない。例えば，Twitter

ト理論，無情報理論）のうち，どの理論が成立のデータを利用した Bollen et al.（2012）や，全する可能性が高いかを調査する。第四に，統計ての日経記事を利用した Ishijima et al.（2014）

的なモデルの当てはまり度合いを確認する。以のように，経済活動に関するニュースを対象に上の手順を踏むことで，本研究で提案する SI

していない記事を含めて SI を構築する研究事と，Ishijima et al.（2014）の SI のどちらが，株例がある。彼らの研究は，特に世の中の「全式市場をより反映する SI であるかを検証する。

体」の雰囲気に着目をして，株式市場の関係を

Tetlock（2007）の 3 つの理論に関しては，以下明らかにする研究と言えよう。一方で，沖本 et

で説明する。

al.（2014）や五島 et al.（2016）のように，マー第一に，情報理論とは，SI の株価に対するケットニュースなど株式市場に影響を与える可影響は，恒久的に消滅しないという理論であ能性のあるニュースから SI を構築する研究もる。情報理論が成立する場合，SI の株価に与多い。特に，沖本 et al.（2014）では，どのようえる影響の方向は，一貫して同じ方向を向いてな種類のニュースが株価に対して大きな影響いるはずである。第二に，センチメント理論とを有するかを実証している。彼らの分析では，は，SI は短期的に株価に影響を与えるが，そコーポレートアクションとマーケットコメントの影響は長期的には消滅するという理論であに関する記事が株式リターンに有意な説明力をる。第三に，無情報理論とは，SI は株価に対有していることを示している。

して影響を全く与えないという理論である。

以上を踏まえて，本研究の目的は，2007 年

本研究の貢献として，以下の 3 点が挙げられ

1 月 1 日から 2014 年 12 月 31 日までの日経のる。第一に，経済活動に関する記事を抽出する

記事を分析対象とし，その SI を計量化するに際の，記事の分類方法の提案である。日本の株

あたっては，市場に関連すると思われる記事に式市場を説明しうる SI の構築に関して，LDA

限定して作成した SI と，記事を限定せずに全が有効であることを示す。第二に，提案するての記事を用いて作成した SI が，株価の説明

SI は，翌営業日の対数収益率と出来高を有意力という点において差異があるかどうかを実証に説明し，株式市場に対して，後追いで反応すすることである。具体的には，以下の手順を踏るということである。第三に，提案する SI のんで実証を行う。第一に，日経記事の内容ごと

株価への推定係数が，一貫して同じ方向であるに分類を行う。日経記事の元データには，どのことを示す。これは Tetlock（2007）とは異なるような内容が書かれているかについて分類がな結果である。

されていないため，トピックモデルを利用し本研究は次のように構成される。第 2 節でて各記事の分類を行い，経済活動に関連したは，分析対象とする日経記事について説明す

ニュースを特定する。第二に，経済活動に関連る。第 3 節では，それぞれの日経記事を書かれしたニュースに分類された記事から作成するている内容をもとにクラスタリングを行い，経SI，株式収益率，出来高からなる 3 変量 VAR

済活動に関連したニュースの記事を特定する。

モデルと，全ての記事を利用する SI，株式収

第 4 節では，SI の構築方法について述べる。第益率，出来高からなる 3 変量 VAR モデルの，2

5 節では，株式市場との相関分析のためのモデ

つの VAR モデルを構築する。第三に，VAR モルを記す。第 6 節でまとめとする。

デルの推定結果の符号条件を確認する。Tetlock

December 20162

株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析

日経記事の分析－ 27 －

用し，最新の言葉を抽出するために辞書として
mecab-ipadic-neologd を利用する2。

本節では，SI を構築する上で，対象となる

次に，特徴語を定義する。ここで，文書

テキスト情報がどのようなニュースソースなのは，ある 1 日に掲載された日経記事とし，かを理解するために，日経記事について概観すは日経が発行される全日数，る。まず，データの前処理について説明する。

語

次に，日ごとに現れる特徴語の推移を確認しな

特徴語は，ある日に単語

がら，日経記事と社会的イベントの関係についとしたときに，が出現する日数であるとする。ここで，が出現した回数をて明らかにする。尚，本研究で利用する記事（1）は，2007 年 1 月 1 日から 2014 年 12 月 31 日の間に掲載された，718 , 743 記事の日経の朝刊で

（2）

ある。

（3）

2 . 1．データの前処理
本研究の分析では，以下の記事を分析の対象外とする。第一に，決算数字のみが掲載されは，単によって求められるが高い単語とする。
こうして得られた特徴語を，リーマンブラている記事である。第二に，会社人事情報のみが掲載されている記事である。上記の記事

ザーズの破綻などの社会的イベント前後に分けを除くと，最終的に分析に利用する記事数は，て，表 1 に示す。表 1 から，社会的イベントご

603 , 063 記事になる。

とにどのような言葉が特徴的であったかを概観

また，ストップワードを設定する。新聞記
事の性質上，「〜月」や「〜日」など日付に関する。尚，表 1 の網掛けになっている日付けは，
社会的イベントが発生した日を表している。

する言葉が多く出現する。こうした言葉は，センチメント分析で有用でないため，分析に利用（1）イチロー4000 本安打達成（2013 年 8 月 21 日）
アメリカ時間の 2013 年 8 月 21 日（日本時間

しないことにする。

22 日）のブルージェイズ戦で，イチローは日2 . 2．社会的イベントと日経記事に現れる特徴語

米通算で 4000 本安打を記録した。時差の関係

サブプライムローン問題を発端とした世界金で，23 日からイチローに関する話題が特徴的

融危機や東北大震災などの社会的イベントに対になっていることがわかる。

して，日経でどのような話題が掲載されていたのかを確認するために，日ごとに特徴的に現れ（2008 年 9 月 15 日）（2）リーマンブラザーズの破綻た単語を抽出する。抽出対象とした単語は全期

2008 年 9 月 15 日は，リーマンブラザーズが間を通じて，100 回以上出現した名詞に限定す

破綻し，バンク・オブ・アメリカがメリルリる。ただし，数字が特徴的な語として現れるこンチの買収に合意した日である。また翌日にとを防ぐために，文書全体で 30 % 以上使用されている名詞は対象外とする。名詞の抽出には，形態素解析ライブラリである MeCab1 を使
1MeCab とは京都大学大学院情報学研究科と NTT コ
ミュニケーション科学基礎研究所によって 2013 年に2開発された形態素解析を行うためのアプリケーショ
ン で ある。 詳 細 は 次の サ イト を 参 照 の こ と。URL
http://taku 910 .github.io/mecab/（アクセス日：2016 年 8月 21 日）Ishijima et al.（2014）では，標準のシステム辞書を利用している。

－ 28 －

表1

イベント前後の特徴語の推移

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株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析

は AIG 株が急落した。そのため，17 日以降は，

3－ 29 －

日経記事の分類

リーマンブラザーズ・AIG・バンカメ・メリルなど，一連の金融危機によって，損害を受けた

Ishijima et al.（2014）では，分析対象時期の金融機関が特徴的な言葉として現れている。

全ての日経記事を利用して，SI を作成し，株価との関係について考察しているが，スポーツ（3）民主党政権の発足（2009 年 9 月 16 日）情報など，金融市場には関係のないニュースが民主党政権が発足した 2009 年 9 月 16 日以降

含まれている。そこで，本研究では，LDA とのニュースは，「脱・官僚」や「政治主導」政呼ばれる文書クラスタリング技術を利用して，権のスローガンや，政権のキーマンに関する言ある日経記事が，経済，政治，スポーツなど，葉が特徴的になっている。

どのようなことを話題にしているか特定する。
文書クラスタリングの結果，経済活動について（4）東北大震災（2011 年 3 月 11 日）
地震が起こった次の日の記事は，前日の地震言及している日経記事を特定し，SI を作成する。

が大きな地震であったことや，津波により大きな被害を与えたこと，東京などで帰宅困難者が

3 . 1．潜在的ディリクレ配分法（LDA）

発生したことなどを報道する記事が多いことがLDA（Latent Dirichlet Allocation）はトピックわかる。しかし，地震発生から 2 日後には，炉モデルの一種で，ある文書に含まれる単語がど

心溶融が起こったことを伝える記事が増え，原のようなトピックによって生成されたかを知る

発の停止により計画停電が実施されることが伝ことできる。LDA では，各文書はえられる記事が多くなっていることがわかる。

できないトピックから発生した単語で構成され個の観測ている，と仮定3 する。単語 を含んだ文書集（5）異次元の金融緩和（2013 年 4 月 4 日）

合 と，トピック数 を入力として，以下の 2就任直後の日銀総裁の黒田総裁は，「2 年程つの確率分布を推定することになる。第一に，度で，2 % の物価上昇」という目標をアナウン

トピック における単語 の出現する確率の推スした。そのため，翌日の記事では，「マネタ定である。第二に，文書 におけるトピック

リーベース」や「物価目標」など，金融政策での出現する確率を推定することである。トピッ

よく利用される言葉が特徴的な語として現れてクごとに出現確率の高い単語を確認すれば，そいる。

のトピックがどのようなトピックであるかを分析することができる。

上記のように，他の新聞同様，日経でも様々な記事が記載されるので，新聞記事と株式市場

3 . 2．クラスタリング結果の関係を分析する際は，記事の分類を行い，企前節の特徴語抽出で使用した 603 , 063 記事

業の経済活動に関するニュースなど，株式市場

を用いて，クラスタリングを行う。ここで，トに影響を与える可能性のある記事を特定するこピック数は 30 個とする。表 2 には，トピック番とが重要である。

号と，その各トピックで出現する確率の高い上3

例えば，「東京オリンピックによる経済効果は〇〇億円と推定される」という記事は「スポーツ」と「経済」という 2 つのトピックから構成されていると考えられる。

－ 30 －

大阪大位 5 個の単語を示す。表 2 の単語の出現情報か

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SI の作成と社会的イベントとの関連

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ら，トピック 1 は生産量や輸出量などが変化したことについて言及しており，トピック 21 は，

本節では，SI の作成について述べる。本研究

金融政策に関する話題である可能性がある。一では，2 種類の SI を作成する。第一に，経済に方，トピック 16・22・30 はスポーツに関する話

ついて話題にしている記事から作成する SI であ題である。単語の出現確率から，経済や市場にる。具体的には，経済や市場に関連するトピッ

関連すると考えられるトピック番号と単語に影クを付けている。

る確率が，正の値をとる記事，461 , 055 件を抽の出現す

出し，SI を作成する。第二に，比較対象として，全ての記事から作成するSI を作成する。

表2

トピック番号と，各トピックに出現する確率が高い上位 5 個の語株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析

December 2016

4 . 1．SI の作成－ 31 －

但し，分母に 1 を足すのは，ポジティブな単

各記事に現れる単語からセンチメントを計量化する方法について述べる。Ishijima et al.（2014）

語とネガティブな単語が出現しないときに，定義できなくなることを防ぐためである。

と同様に，高村（2007）による「単語感情極性対応表」というセンチメント辞書を利用する。

4 . 2．SI の作成と作成した SI と，社会的イベントの関係を明とそのセンチらかにするために，SI の 5 日移動平均線を図 1の組より構成される。こに示す。期間中で，SI が最も小さくなるのは，のセンチメント・スコアは，登録された単語

2011 年 3 月 16 日である。東日本大震災から 5が，どれだけポジティブ，あるいはネガティブ

日後であり，津波による被害，福島原発の炉心な心理を日本人に想起させるか，という度合

溶解，東京電力の計画停電など，被害の全体像

この辞書を書く。つまり本辞書は，単語
メント・スコアまでが明らかになった時期である。一方，SI が最もに近づく

大きくなるのは 2014 年 1 月 6 日である。この日

ほど，日本人に，よりネガティブ（ポジティは大発会であり，日経平均株価の終値が前年末ブ）な心理を想起させる度合いが強くなる。ポ比 382 円 43 銭 安 の 1 万 5908 円 88 銭 の 大 幅 安を持つ登録単語となった。しかし，この日で SI が最高値となっ

数は 5 , 122 である一方で，ネガティブなスコアているのは，昨年の大納会までの 9 日間で日経いを計量化したものであり，の定義域を持つ。すなわち，ジティブなスコアからを持つ登録単語数はその約 10 倍の 49 , 983 である。

平均株価は 9 日連続で上昇しており，大発会への期待が高かったためであると考えられる。

単語感情極性対応表に記載されている単語
で，スコアが 0 よりも小さい語をネガティブな

5

日本株式市場における実証分析

単語とし，0 よりも大きい語をポジティブな単語とする。発行日 において配信された日経新

本節では，前節で作成した SI をもとに分析とを行う。具体的には，センチメント・インデッ

聞記事における，ネガティブな単語数をし，ポジティブな単語数をとする。これを

以下のように集計したものを日次の SI とする。
（4）

図1

SI の 5 日移動平均線と社会的イベント

クス（），日経 225 の対数収益率（），

日経 225 の構成銘柄の出来高の合計の対数値（）からなる 3 変量 VAR モデルを考えて，Tetlock（2007）と沖本 et al.（2014）で検証され大－ 32 －

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Vol.66 No.3ている，SI の株価に与える影響について考察

沖本 et al.（2014）が指摘するように，経済活動する。Ishijima et al.（2014）では，出来高につに関するニュースが株価に対して本源的な情報

いて考慮していないが，本研究では，Tetlockを保有しているという情報理論が成立している（2007）と沖本 et al.（2014）に準じて，出来高可能性がある。

を考察対象に含める。また，SI は，全期間で平均 0 ，分散 1 になるように標準化を行う。

一方，全ての記事を利用する場合，4 営業
日前のの係数が負で有意になっており，

Tetlock（2007）で指摘されているリバウンドが
5 . 1．SI の対数収益率への影響観測される。この結果は，Tetlock（2007）の結SI の対数収益率への影響を調査するために，果と整合的であり，SI の株価への影響は一時

3 変量 VAR モデルのうち，日経 225 の対数収益的なものである，というセンチメント理論が成率（N 225）に関する回帰モデル：

立している可能性があることを示している。
（5）に つ い て，の係数を 確 認 す る。 は記事を限定して作成した SI の推定結果に注目すると，有意な係数は，全て正である。一
方，

の係数と

の係数は負になって

VAR モデルのラグ次数を表し，最大のラグ次いるが，有意ではない。つまり，どの時点にお数を 5 として，AIC が最も低くなるような次数いても，ポジティブ度合いが増せば，対数収益を選択する。AIC が最も低くなった次数は 5 で率が上昇することを意味している。これは，記あった。推定結果をまとめたものが，表 3 であ事を経済ニュースのみに限定しているので，株る。ここでカッコ内は Newey-West 標準誤差を式市場に影響のある SI を作成できているから用いて計算した 値を報告している。また，*，だと考えられる。

**，*** は，それぞれ 10 ％，5 ％，1 ％の有意

一方，全ての記事を利用して作成した SI で水準で有意であることを表す。これらのこと

は，対数収益率への影響が正と負で逆転してしは，以下の表 4 と表 5 でも同じとする。

まう。これは，SI が，社会面で掲載される殺LDA を用いて，経済活動に関連する記事のみを利用する場合，

の係数と

の係

人事件のように，株式市場とは関係のない記事を含んでしまっているからだと考えられる。

数が，有意水準 10 ％で有意に正になっており，

さらに，経済活動に関連する記事から作成し有意に負になっている他の係数はない。このた SI のモデルの方が，全ての記事を利用して結果は，沖本 et al.（2014）の結果と整合的であ作成した SI のモデルよりも，調整済み決定係

る一方，Tetlock（2007）とは異なる結果である。

数がわずかであるが，高くなっている。このこ

表3

SI の対数収益率への影響に関する推定結果

December 2016

株式市場を反映するセンチメント・インデックスの構築と株価説明力の実証分析－ 33 －とから，株価を説明する SI の作成には，経済

しかし，なぜ SI が前営業日の対数収益率に反活動には関係のない記事を除いて作成した方が応していないのかは，今後の研究課題である。

よいと考えられる。
5 . 3．SI の出来高への影響
5 . 2．対数収益率の SI への影響

最 後 に，SI の 出 来 高 へ の 影 響 を 考 察 す る。

次に，対数収益率の SI への影響を考察する。

Delong et al.（1990）や Campbell et al.（1993）にこのことを考察するために，3 変量 VAR モデル

基づき，Tetlock（2007）は，対数収益率・SI・）

出来高の 3 変量 VAR モデルだけではなく，SIの回帰式（6）に注目する。上記の分析同様，の絶対値を含めた 4 変量 VAR モデルを考えてのうち，センチメント・インデックス（

は VAR モデルのラグ次数を表し，最大のラいる。本研究も，それに倣い，SI と出来高のグ次数を 5 として，AIC が最も低くなるような関係に注目するために，4 変量 VAR モデルの下次数を選択する。 AIC が最も低くなった次数記の回帰式（7）を考える。ここで，は 5 であった。

数との係の係数が重要である。

（6）

（7）

もし，新聞記事の中に，株価に関する記述が上記までの分析同様， は VAR モデルのラの係数が正か負かのいずれ

グ次数を表す。ラグ次数を 1 から 5 まで変化さかで有意になるはずである。推定結果を表 4 にせてみて，AIC が最も低くなった次数 5 を選択示す。

した。推定結果を表 5 に示す。

あれば，記事を限定して作成した SI と，全記事から作成した SI のどちらの場合も，との係数の係数が正で有意である。これは，前営業日の SI の出来高への影響を表わすの 係 数 に注目する。記事を限定して作成した
SI のモデルでは，の 係 数 が正で有意に作成した SI に，2・3 営業日前の，日本の株式なっているが，全ての記事を利用して作成した市場の状況を表現していることを示している。

SI のモデルでは，有意になっていない。つまつまり，作成した 2 種類の SI は，株式市場にり，この結果は，前営業日の経済活動に関する

後追いで反応している，ということである。

ポジティブなニュースは出来高を増加させ，経また，SI として，記事を限定して作成した

済活動に関するネガティブなニュースは出来高

SI を採用した方が，調整済み決定係数が高くを減少させることを示している。一方，前営業なっており，モデルの当てはまりが良くなる。

日の SI の絶対値の出来高への影響を表す

表4

対数収益率の SI への影響に関する推定結果

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表5

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SI の出来高への影響に関する推定結果の 係 数 は，の結果と異なり，両方の SIのモデルで，有意な結果とはならなかった。

Future with Social Media,” http://www.arxiv.
org arXiv:1003.5699v1.

また，記事を限定した SI を変数として採用

Bollen, J., Mao, H. and Zeng, X. (2011) “Twitter

する方が調整済み決定係数は高くなり，モデル

Mood Predicts the Stock Market,” Journal ofの当てはまりが良くなる。

Computational Science, 2(1), 1-8.
Boudoukh, J., Feldman, R., Kogan, S. and6

結論

Richardson, M. (2012) “Which News Moves
Stock Prices? A Textual Analysis,” NBER

本研究では，日経記事を書かれている内容ごWorking Paper, No. w18725.

とに分類し，経済活動に関する記事より計量さCampbell, J. Y., Grossman, S. J., and Wang, J.

れた，ポジティブさとネガティブさを反映した(1992) “Trading volume and serial correlation

日次 SI を作成した。その日次 SI と株式市場とin stock returns,” National Bureau of Economicの関連について VAR モデルにより実証分析を

Research, No. w4193.

行ったところ，次のような知見を得た。日経記

De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., and事の，経済や市場を話題にした記事から作成しWaldmann, R. J. (1990) “Noise trader risk

た SI は，（1）翌日の対数収益率と出来高を有

in financial markets,” Journal of political

意に説明し，（2）株式市場に対して，後追いでEconomy, 703-738.

反応するということである。

Fama, E.F. (1965) “The Behavior of Stock-market
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Quantifying Market Sentiment for the Empirical Analysis
in the Japanese Stock Market
Takuro Kazumi
The purpose of this paper is to quantify the market sentiment as two indexes and examine whether
they can help predict stock prices in the Japanese market. Sentiment analysis is gaining increasing
interest in both academia and business. Along these lines, Ishijima et al. (2014) created a sentimentindex that quantifies the positive or negative emotion that might appear in entire articles of Nikkei
which is the most popular business newspaper in Japan. They concluded that the sentiment index
significantly predicts stock prices three days in advance. We re-examine their results by suggestinga new sentiment index quantified from the articles limited to the economic-activity-related newsand explore the implication on how the sentiment index can help explain Japanese stock price. Ourfindings are three-fold: (i) Sentiment index created from the articles limited to the economic-activityrelated news significantly allows us to explain Nikkei 225 and the market trading volume of the next
business day. (ii) We cannot observe the return reversal referred in the literature. (iii) SI will follow
the stock price.
JEL Classification: C88, E37, G17
Keywords: Sentiment Analysis, Nikkei, Text Mining, Predictability of Stock PriceEditorial Policy
The Osaka Daigaku Keizaigaku (English title, Osaka Economic Papers) is published quarterly by the Economic Society ofOsaka University and the Graduate School of Economics, Osaka University. The articles may be either in Japanese or inWestern languages.
The Journal shall be under the editorial direction of an editorial board of three persons chosen from members of the
Graduate School of Economics of Osaka University. The editorial board shall select papers for publication from submissions
and classify them into the following categories : articles, notes, data, and book reviews.
Researchers who belong to the Graduate School of Economics of Osaka University may submit their studies for publication
to this journal. Those who do not belong to the Graduate School may also publish their papers in this journal, if theircontribution is closely related to research being undertaken in the Graduate School of Economics of Osaka University.
In the case of contributed manuscripts, the author should be a member of the Economic Society of Osaka University, who
has paid the yearly membership fee of 4,000 yen.

大阪大学経済学

第66巻

第 3 号（通巻215号）

平成28年12月発行
編集兼発行人〒560―0043

豊中市待兼山町 1 番 7 号

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豊中市待兼山町 1 番 7 号

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Vol.66

No.3

December 2016

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